Eu tenho uma pergunta básica. Digamos que eu tenha duas variáveis aleatórias, e Y . Eu posso padronizá-los subtraindo a média e dividindo pelo desvio padrão, ou seja, X s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X ) )XXXYYY .Xstandardized=(X−E(X))(SD(X))Xstandardized=(X−E(X))(SD(X))X_{standardized} =...
A ponderação baseada em precisão é central para a metanálise? Borenstein et al. (2009) escrevem que, para que a meta-análise seja possível, tudo o que é necessário é: Os estudos relatam uma estimativa pontual que pode ser expressa como um único número. A variação pode ser calculada para essa...
Li em algum lugar que a razão pela qual calculamos as diferenças em vez de assumir valores absolutos ao calcular a variação é que a variação definida da maneira usual, com quadrados no nomeador, desempenha um papel único no Teorema do Limite Central. Bem, então qual é exatamente o papel da...
Quero estimar a média de uma função f, ou seja, onde e são variáveis aleatórias independentes. Eu tenho amostras de f, mas não de identificação: existem amostras de para e para cada há amostras de :EX,Y[f(X,Y)]EX,Y[f(X,Y)]E_{X,Y}[f(X,Y)]XXXYYYY1,Y2,…YnY1,Y2,…YnY_1,Y_2,\dots...
Eu tenho uma variável aleatória 1-D que é extremamente assimétrica. Para normalizar essa distribuição, quero usar a mediana e não a média. minha pergunta é a seguinte: posso calcular a variação da distribuição usando a mediana na fórmula em vez da média? ou seja, posso substituir...
Estou lendo um exemplo dado no livro Machine Learning for Hackers . Primeiro vou elaborar o exemplo e depois falar sobre minha pergunta. Exemplo : Toma um conjunto de dados por 10 anos com preços de 25 ações. Executa o PCA nos 25 preços das ações. Compara o componente principal com o Índice Dow...
A partir do título, gostaria de saber se existe um teste estatístico que possa me ajudar a identificar uma divergência significativa entre duas séries temporais semelhantes. Especificamente, olhando a figura abaixo, gostaria de detectar que as séries começam a divergir no tempo t1, ou seja, quando...
Alguém pode fornecer uma explicação simples (leiga) da relação entre as distribuições de Pareto e o Teorema do Limite Central (por exemplo, aplica-se? Por que / por que não?)? Estou tentando entender a seguinte declaração: "o Teorema do Limite Central não funciona com todas as distribuições....
Ou que condições garantem isso? Em geral (e não apenas nos modelos normal e binomial), suponho que a principal razão que quebrou essa afirmação é que há inconsistência entre o modelo de amostragem e o anterior, mas o que mais? Estou começando com este tópico, então eu realmente aprecio exemplos...
No teste de hipóteses, uma pergunta comum é qual é a variação da população? Minha pergunta é como podemos saber a variação da população? Se soubéssemos toda a distribuição, poderíamos conhecer a média de toda a população. Então, qual é o objetivo do teste de
Estou analisando se a abundância está relacionada ao tamanho. O tamanho é (é claro) contínuo, no entanto, a abundância é registrada em uma escala tal que A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 I = 2501-5000 J = 5001-10,000 etc... A a Q ... 17...
Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
Só estou curioso sobre a hipótese nula de um teste U de Mann-Whitney. Vejo frequentemente que a hipótese nula é que duas populações têm distribuições iguais. Mas estou pensando - se eu tivesse duas populações normais com a mesma variação média, mas extremamente desigual, o teste de Mann-Whitney...
Estou procurando a equação correta para calcular a covariância de amostra imparcial ponderada. As fontes da Internet são bastante raras nesse tema e todas usam equações diferentes. A equação mais provável que encontrei é esta: qj k= ∑Ni = 1WEu( ∑Ni = 1WEu)2- ∑Ni = 1W2Eu∑Ni = 1WEu( xeu j- x¯j) (...
Se são distribuições de Poisson iid com o parâmetro que a estimativa de probabilidade máxima é para dados . Portanto, podemos definir o estimador correspondente Minha pergunta é como você descobriria a variação desse estimador?K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots,
Hastie et al. "Os elementos do aprendizado estatístico" (2009) consideram um processo de geração de dados com e .E ( ε ) = 0 Var ( ε ) = σ 2 εY=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Eles...
Para um dado número constante (por exemplo, 4), é possível encontrar uma distribuição de probabilidade para , de modo que tenhamos ?rrrXXXV a r (X) =
De acordo com a Lei da variância total, Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Ao tentar provar isso,
Estou tentando reduzir a dimensionalidade e o ruído de um conjunto de dados executando o PCA no conjunto de dados e jogando fora os últimos PCs. Depois disso, quero usar alguns algoritmos de aprendizado de máquina nos PCs restantes e, portanto, quero normalizar os dados equalizando a variação dos...